我们都知道互联网数据有个特性，大部分场景都是 读多写少，比如：微博、微信、淘宝电商，按照 二八原则，读流量占比甚至能达到 90%
结合这个特性，我们对底层的数据库架构也会做相应调整。采用 读写分离
处理过程：
客户端会集成 SDK，每次执行 SQL 时，会判断是
写或读操作如果是
写SQL，请求会发到主库主数据库执行SQL，事务提交后，会生成
binlog，并同步给从库从库通过 SQL 线程回放binlog，并在从库表中生成相应数据如果是
读SQL，请求会通过负载均衡策略，挑选一个从库处理用户请求
看似非常合理，细想却不是那么回事
主库 与 从库 是采用异步复制数据，如果这两者之间数据还没有同步怎么办？
主库刚写完数据，从库还没来得及拉取最新数据，读 请求就来了，给用户的感觉，数据丢了？？？
针对这个问题，今天，我们就来探讨下有什么解决方案？
一、强制走主库
针对不用的业务诉求，区别性对待
场景一：
如果是对数据的 实时性 要求不是很高，比如：大V有千万粉丝，发布一条微博，粉丝晚几秒钟收到这条信息，并不会有特别大的影响。这时，可以走 从库。
场景二：
如果对数据的 实时性 要求非常高，比如金融类业务。我们可以在客户端代码标记下，让查询强制走主库。
二、从库延迟查询
由于主从库之间数据同步需要一定的时间间隔，那么有一种策略是延迟从从库查询数据。
比如：
select sleep(1)
select * from order where order_id=11111;在正式的业务查询时，先执行一个sleep 语句，给从库预留一定的数据同步缓冲期。
因为是采用一刀切，当面对高并发业务场景时，性能会下降的非常厉害，一般不推荐这个方案。
三、判断主从是否延迟？决定选主库还是从库
方案一：
在从库 执行 命令 show slave status
查看 seconds_behind_master 的值，单位为秒，如果为 0，表示主备库之间无延迟
方案二：
比较主从库的文件点位
还是执行 show slave status，响应结果里有截个关键参数
Master_Log_File 读到的主库最新文件
Read_Master_Log_Pos 读到的主库最新文件的坐标位置
Relay_Master_Log_File 从库执行到的最新文件
Exec_Master_Log_Pos 从库执行到的最新文件的坐标位置
两两比较，上面的参数是否相等
方案三：
比较 GTID 集合
Auto_Position=1 主从之间使用 GTID 协议
Retrieved_Gtid_Set 从库收到的所有binlog日志的 GTID 集合
Executed_Gtid_Set 从库已经执行完成的 GTID 集合
比较 Retrieved_Gtid_Set 和 Executed_Gtid_Set 的值是否相等
在执行业务SQL操作时，先判断从库是否已经同步最新数据。从而决定是操作主库，还是操作从库。
缺点：
无论采用上面哪一种方案，如果主库的写操作频繁不断，那么从库的值永远跟不上主库的值，那么读流量永远是打在了主库上。
针对这个问题，有什么解决方案？
这个问题跟 MQ消息队列 既要求高吞吐量又要保证顺序是一样的，从全局来看确实无解，但是缩小范围就容易多了，我们可以保证一个分区内的消息有序。
回到 主从库 之间的数据同步问题，从库查询哪条记录，我们只要保证之前对应的写binglog已经同步完数据即可，可以不用管主从库的所有的事务binlog 是否同步。
问题是不是一下简单多了
四、从库节点判断主库位点
在从库执行下面命令，返回是一个正整数 M，表示从库从参数节点开始执行了多少个事务
select master_pos_wait(file, pos[, timeout]);file 和 pos 表示主库上的文件名和位置
timeout 可选， 表示这个函数最多等待 N 秒
缺点：
master_pos_wait 返回结果无法与具体操作的数据行做关联，所以每次接收读请求时，从库还是无法确认是否已经同步数据，方案实用性不高。
五、比较 GTID
执行下面查询命令
阻塞等待，直到从库执行的事务中包含 gtid_set，返回 0
超时，返回 1
select wait_for_executed_gtid_set(gtid_set, 1);MySQL 5.7.6 版本开始，允许在执行完更新类事务后，把这个事务的 GTID 返回给客户端。具体操作，将参数
session_track_gtids设置为OWN_GTID，调用 API 接口mysql_session_track_get_first返回结果解析出 GTID
处理流程：
发起
写SQL 操作，在主库成功执行后，返回这个事务的 GTID发起
读SQL 操作时，先在从库执行select wait_for_executed_gtid_set (gtid_set, 1)如果返回 0，表示已经从库已经同步了数据，可以在从库执行
查询操作否则，在主库执行
查询操作
缺点：
跟上面的 master_pos_wait 类似，如果 写操作 与 读操作 没有上下文关联，那么 GTID 无法传递 。方案实用性不高。
六、引入缓存中间件
高并发系统，缓存作为性能优化利器，应用广泛。我们可以考虑引入缓存作为缓冲介质
处理过程：
客户端
写SQL ，操作主库同步将缓存中的数据删除
当客户端读数据时，优先从缓存加载
如果 缓存中没有，会强制查询主库预热数据
缺点：
K-V 存储，适用一些简单的查询条件场景。如果复杂的查询，还是要查询从库。
七、数据分片
参考 Redis Cluster 模式， 集群网络拓扑通常是 3主 3从，主节点既负责写，也负责读。
通过水平分片，支持数据的横向扩展。由于每个节点都是独立的服务器，可以提高整体集群的吞吐量。
转换到数据库方面
常见的解决方式，是分库分表，每次读写都是操作主库的一个分表，从库只用来做数据备份。当主库发生故障时，主从切换，保证集群的高可用性。
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